利用opencv把大小为64*288*480变1*288*480

时间: 2023-06-16 20:08:07 浏览: 40
可以使用 OpenCV 中的 `reshape` 函数来改变图像的尺寸。下面是一个示例代码,可以将大小为 64*288*480 的图像变为 1*288*480: ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('your_image_path') # 转换为灰度图像 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像变为 1*288*480 new_img = gray_img.reshape(1, 288, 480) # 显示图像 cv2.imshow('new_image', new_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,首先使用 `cv2.imread` 函数读取图像,然后使用 `cv2.cvtColor` 函数将图像转换为灰度图像。接着使用 `reshape` 函数将图像的尺寸变为 1*288*480。最后使用 `cv2.imshow` 函数显示图像。
相关问题

怎么利用opencv和python把一个图像扩大一倍

可以使用OpenCV中的resize()函数来对图像进行扩大操作。以下是一个简单的Python示例代码,可以将图像扩大一倍: ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 获取图像的原始大小 height, width = img.shape[:2] # 扩大图像尺寸 resized_img = cv2.resize(img, (2*width, 2*height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 显示图像 cv2.imshow('Resized Image', resized_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,我们首先使用cv2.imread()函数读取图像。接着,使用img.shape()函数获取图像的原始大小,然后将原始尺寸乘以2,得到扩大后的尺寸。最后,使用cv2.resize()函数对图像进行扩大操作,并使用cv2.imshow()函数显示扩大后的图像。

opencv 读取视频的窗口的大小为什么与帧率挂钩

OpenCV读取视频时,会将视频帧读取到内存中,并显示在窗口中。当窗口大小改变时,OpenCV需要重新计算并显示图像,这个过程需要消耗一定的计算资源。同时,显示更多的像素点也需要更多的计算资源。因此,当窗口大小增大时,需要更多的计算资源来显示每一帧图像,这会影响帧率,导致帧率降低。因此,为了保持较高的帧率,建议在读取视频时将窗口大小设置为视频帧的大小或稍微大一些,这样能够最大限度地利用计算资源,提高帧率。

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根据相位稳定的定义,我们需要找到一个频率 Wcp,使得相位满足 -ψ = -180°,即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°,系统处于边缘稳定状态。 首先,我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解,得到: W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此,系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、